基于波前传感技术的白内障视觉实时增强系统及方法
2025-02-25 20:25
No.1344042564713717760
技术概要
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本技术公开了一种基于波前传感技术的白内障视觉实时增强系统及方法,所述系统包括相机模块、扩束器、偏振片、分束镜、光调制部件、散射介质和聚焦透镜,所述扩束器、偏振片、分束镜、散射介质和聚焦透镜依次相连,所述光调制部件对分束镜分离的光束进行光波前的相位调制,所述相机模块采集未经散射介质扰动的清晰图像以及由光调制部件调制光束透过散射介质经聚焦透镜聚焦的模糊图像,基于清晰图像和模糊图像的目标区域图像质量进行优化,以优化光调制部件相位。本发明能够克服现有白内障治疗方法的局限性,实现对白内障患者视觉的实时增强,提高患者的生活质量。
背景技术
在现代医学中,白内障是导致视觉障碍和失明的主要原因之一。传统的白内障治疗方法主要包括手术和药物治疗,但这些方法存在一定的风险和局限性。随着光学技术的发展,基于光学原理的视觉增强技术逐渐成为研究热点。然而,如何在非侵入性条件下实现对白内障患者视觉的实时增强,仍是一个亟待解决的问题。 光波前调制技术近年来在视觉增强领域取得了显著进展。白内障散射晶体使得进入眼睛的光波前畸变,通过空间光调制器对波前进行调整,能够有效地修正视力缺陷,提高视觉质量。对于白内障患者,由于眼内晶状体浑浊,传统的视力矫正方法效果有限。基于波前传感技术的视觉增强系统能够通过精确的波前调制,在非侵入性条件下实现对白内障患者视觉的实时增强。 深度神经网络(DNN)作为人工智能的核心技术之一,在图像处理和优化方面展现出强大的性能。卷积神经网络(CNN)在处理图像数据方面表现尤为卓越,能够有效地提取图像的空间特征,广泛应用于图像分类、图像分割和图像增强等任务。近年来,U-Net等深度学习模型在医学图像处理中的应用越来越广泛,能够提供高效的图像复原和增强解决方案。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
陈重江  陈誉铭  张淑月  钟厚利
技术所属: 福建医科大学
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